Die Graustufenanalyse der SAR-Bilder

Zuerst die Landsat-Klassifikation

Landsat-Klassifikation (24. April 1997)


ist nicht sichtbar
Relief

Siedlungen

Gewässer

Moorflächen
lila-violett
konnte nicht
bestimmt werden,
evtl. Schnee

Wiesen


Wald


Ackerflächen
Kieswerke
Straßen
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Begründungen für Effekte in Radarbildern in Kurzform, (siehe auch Radar-Einführung):

(Relief) = "Relief-Komponente", d.h. Hänge oder Hausfronten in O- bzw. SO-Lage reflektieren besonders stark.
(Rauigkeit) = "diffuse Reflexion" am Kleinrelief mit über 6 cm Amplitude, mittlere Reflexion
(Spiegel) = "leitende Oberflächen" (Wasser, Feuchte, Eisenbahnschienen) und "fehlende Rauigkeit" (unter 6 cm Amplitude z.B. gemähte Wiese, Sand- oder Kiesufer) täuschen die Radar-Empfangsantenne. Die hohen Reflexionswerte werden von der Antenne weggespiegelt, geringste Reflexion.

 


Das SAR-Bild vom 30. Januar 1997

Die Landsat-Klassifikation (April 97)
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Im SAR-Bild:
Die Siedlungen sind weiß (Relief), die Seen sind weiß (Eis?, Wind?), die Moore sind mittelgrau (teilweise Spiegel an Wasser- oder Eisflächen), die Wiesen sind dunkel (Spiegel), die Wälder sind hell (Relief, Rauigkeit).
Gut sichtbar sind die O- und SO-exponierten Hanglagen der Molasserippe und der Seitenmoränen bei Schwaiganger (Relief).



Das SAR-Bild vom 15. Mai 1997

Die Landsat-Klassifikation (April 97)
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Zum SAR-Bild:
Die Siedlungen sind weiß (Relief), die Seen sind schwarz (Spiegel), die Moore sind hell (Rauigkeit), die Wiesen auf Hügeln und am S-Rand der Molasserippen sind vor der ersten Mahd hell (Rauigkeit), in Senken sind Wiesen dunkel (Spiegel, wegen langsamem Wachstum), die Wälder sind sehr hell (Relief bei viel Laubwald, Rauigkeit wegen LAI, Feuchtigkeit?).

Gut sichtbar sind die O- und SO-exponierten Hanglagen der Molasserippe und der Seitenmoränen bei Schwaiganger (Relief).



Das SAR-Bild vom 2. Oktober 1997

Die Landsat-Klassifikation (April 97)
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Zum SAR-Bild:
Die Siedlungen sind weiß (Relief), die Seen sind schwarz (Spiegel), die Moore sind dunkel (Spiegel durch geringere Rauigkeit oder größere Feuchte?), die Wiesen auf Hügeln sind dunkel (Spiegel, Hänge sind beweidet, wenig Wachstum wegen Trockenheit? ), die Wiesen in Mulden sind hell (Rauigkeit wegen stärkerem Wachstum bei größerer Feuchtigkeit? ), die Wälder sind dunkel (fehlendes Laub, Trockenheit?).

Gut sichtbar sind die O- und SO-exponierten Hanglagen der Molasserippen und der Seitenmoränen bei Schwaiganger (Relief).



Das Radar-Komposit
RGB = (Okt97, Mai97, Jan97)

Die Landsat-Klassifikation (April 97)
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Im SAR-Komposit:
Siedlungen sind weiß, weil sie bei allen drei Graustufenbildern jeweils sehr hell waren.
Wasserflächen sind blau, weil sie im Januar starke Reflexion gezeigt haben. Sie könnten auch schwarz sein.
Moore zeigen sich in gelblich-grünen Tönen, wenn sie im Mai und im Oktober viel reflektiert haben (Rauigkeit durch Schilf und Buschwerk?)
bzw. in hellblau, wenn sie im Januar-Bild besonders hell zu sehen waren (Eis?, höhere Feuchtigkeit?).
Wiesen sind rotbraun, wenn sie in allen drei Graustufenbildern dunkel waren
bzw. rot, wenn sie im Oktober besonders hell reflektiert haben.
Wald ist blaugrün, weil im Januar mittelgrau, im Mai hell und im Oktober dunkel.
Ackerflächen sind nicht ausreichend zu erkennen.
Die O- und SO-exponierten Hänge sind weiß, weil sie in allen drei Graustufenbildern jeweils sehr hell waren.


Ergebnisse:

SO-orientierte Hänge sind in allen Bildern gleichermaßen zu erkennen (nicht im Landsat), das nennen wir die "Relief-Komponente".

Siedlungen sind wegen ihrer "Rauigkeit" und wegen ihres "Reliefs" in jedem Radarbild zu erkennen.

Waldflächen sind am besten im Mai-Bild zu erkennen, offensichtlich verstärkt das frische Laub über den erhöhten LAI (Blattflächenbedeckung) den "Relief"-Beitrag der Bäume.

Frisch bestellte Ackerflächen z.B. mit Getreide im Mai sind im SAR-Bild zu erkennen (helles Pink), nicht jedoch im Landsat-Bild. SAR sieht die Rauigkeit von der Seite, Landsat nur den Erdboden von oben. SAR erfasst die Rauigkeit früher, der LAI ist zu diesem Zeitpunkt für Landsat zu gering. Landsat sieht den Typus "Ackerfläche", SAR nicht.

Wiesen sind das ganze Jahr über (falls Schneedecke fehlt) gleichermaßen rau, sie erscheinen im multitemporalen Komposit als dunkel-rotbraune Pixel.

Moorflächen sind deutlich zu erkennen. Feuchte und Rauigkeit wirken hier zusammen, zumindest konnten wir hier keine Beiträge der Einzelkomponenten "Feuchte" oder "Rauigkeit" trennen.

Die Ursache für den markanten Unterschied der Seeflächen zwischen Januar und den anderen Zeitbeispielen konnte nicht gefunden werden. Auch eine Identifizierung von Eisflächen gelang nicht.

Hier noch eine kleine Matrix zur Farbbestimmung. Damit lassen sich die Farben eines Komposits auch ohne Kenntnis der Graustufenbilder analytisch bearbeiten.


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